与十年前相比，数据挖掘作为数据分析与决策支持的重要技术，已在各行各业得到了更为广泛的应用。随着网络和]T技术的不断发展，数据挖掘应用必将更加深入和普及。作者根据，自己十多年教授“数据挖掘”课程的经验积累，编写了这本教材。 本书全面系统地介绍了数据挖掘的主要方法，并配有许多应用案例，使得读者能够更加容易地理解这些数据挖掘方法。同时本书每章后还配有许多思考题，使得这本书更适合作为“数据挖掘”课程的教材。 本书的主要内容包括数据挖掘概述、数据仓库与在线分析、分类挖掘、关联挖掘、聚类挖掘、异类挖掘、数据流挖掘、文本挖掘以及数据挖掘应用与数据挖掘云等。 本书适合作为高等院校高年级本科生、研究生相关课程的教材或参考书。对从事数据挖掘应用的技术人员以及希望了解数据挖掘方法与应用的广大数据挖掘用户，本书也具有一定的参考价值。 目录 前言 第一章　数据挖掘导论 第二章　数据仓库与在线分析 第三章　分类挖掘（一） 第四章　分类挖掘（二） 第五章　关联挖掘 第六章　聚类分析 第七章　异类挖掘 第八章　数据流挖掘 第九章　文本挖掘 第十章　数据挖掘应用 第十一章　数据挖掘云 参考文献 与十年前相比，数据挖掘作为数据分析与决策支持的重要技术，已在各行各业得到了更为广泛的应用。随着网络和]T技术的不断发展，数据挖掘应用必将更加深入和普及。作者根据，自己十多年教授“数据挖掘”课程的经验积累，编写了这本教材。 本书全面系统地介绍了数据挖掘的主要方法，并配有许多应用案例，使得读者能够更加容易地理解这些数据挖掘方法。同时本书每章后还配有许多思考题，使得这本书更适合作为“数据挖掘”课程的教材。 本书的主要内容包括数据挖掘概述、数据仓库与在线分析、分类挖掘、关联挖掘、聚类挖掘、异类挖掘、数据流挖掘、文本挖掘以及数据挖掘应用与数据挖掘云等。 本书适合作为高等院校高年级本科生、研究生相关课程的教材或参考书。对从事数据挖掘应用的技术人员以及希望了解数据挖掘方法与应用的广大数据挖掘用户，本书也具有一定的参考价值。 目录 前言 第一章　数据挖掘导论 第二章　数据仓库与在线分析 第三章　分类挖掘（一） 第四章　分类挖掘（二） 第五章　关联挖掘 第六章　聚类分析 第七章　异类挖掘 第八章　数据流挖掘 第九章　文本挖掘 第十章　数据挖掘应用 第十一章　数据挖掘云 参考文献